Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The improvement of obstetric services is one of the key components of the Safe Motherhood Programme. Reviewing maternal deaths and complications is one method that may make pregnancy safer, but there is no evidence about the effectiveness of this strategy. The objective of our before and after study is to assess the effect of facility-based maternal deaths reviews (MDR) on maternal mortality rates in a district hospital in Senegal that provides primary and referral maternity services. METHODS: We included all women who were admitted to the maternity unit for childbirth, or within 24 hours of delivery. We recorded maternal mortality during a 1-year baseline period from January to December 1997, and during a 3-year period from January 1998 to December 2000 after MDR had been implemented. Effects of MDR on organization of care were qualitatively evaluated. FINDINGS: The MDR strategy led to changes in organizational structure that improved life-saving interventions with a relatively large financial contribution from the community. Overall mortality significantly decreased from 0.83 (95% CI (confidence interval) = 0.60 -1.06) in baseline period to 0.41 (95% CI = 0.25 -0.56) per 100 women 3 years later. CONCLUSION: MDR had a marked effect on resources, management and maternal outcomes in this facility. However, given the design of our study and the local specific context, further research is needed to confirm the feasibility of MDR in other settings and to confirm the benefits of this approach for maternal health in developing countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».